【技術實現步驟摘要】
本專利技術屬于碼垛機器人碼垛作業規劃領域，具體涉及基于數字孿生的多品規碼垛機器人自主碼垛方法與系統與系統。
技術介紹
1、在現代制造業中，碼垛機器人作為自動化生產線的核心設備之一，扮演著提升生產效率、降低勞動成本的重要角色，盡管傳統的人工示教編程方式在歷史上曾被廣泛應用，但其在面對多品規產品時的靈活性不足日益顯露。面對形狀和規格頻繁變化的產品，碼垛機器人往往需要反復編程，導致生產效率下降；此外，市場需求的快速變化要求生產線能夠迅速調整以滿足不同訂單的要求，這使得固定的碼垛方案顯得不再適用，進一步制約了生產效率的提升。
2、數字孿生技術的興起為解決這一難題提供了新的可能性，通過構建物理實體的高保真虛擬模型并實現與現實環境的實時同步，該技術展現出顯著提升機器人靈活性和準確性的潛力；然而，目前在碼垛機器人中的應用仍處于探索階段，尚未充分發揮其優勢。因此，本專利技術提出了基于數字孿生的多品規碼垛機器人自主碼垛方法與系統與系統，旨在利用數字孿生平臺進行智能編程，能夠自主適應復雜多變的生產任務，從而推動智能制造的發展，并顯著提升整體生產效率和靈活性。
技術實現思路
1、本專利技術提供了基于數字孿生的多品規碼垛機器人自主碼垛方法與系統，以用于對多種碼垛方式、多種品種、多種產品規格的規劃要求的碼垛機器人進行作業規劃。
2、本專利技術的技術方案是：基于數字孿生的多品規碼垛機器人自主碼垛方法與系統，包括以下步驟：
3、(1)構建碼垛機器人作業場景孿生模型，依據碼垛機
4、(2)實時采集碼垛機器人運行數據、產品參數、障礙物信息等現實空間中的物理實體數據，構建數據實時傳輸通道；
5、(3)構建數據存儲層，用于儲存物理空間數據與虛擬空間數據，利用數據相應驅動現實空間與虛擬空間實體，使機器人系統具有雙向可控性；
6、(4)對多種碼垛方式、多種品種、多種產品規格的規劃要求做出碼垛任務點的自適應調整；
7、(5)利用強化學習算法對不同的碼垛任務點以及周圍障礙物環境信息在孿生平臺中進行訓練以獲得更多的訓練經驗，進而利用訓練好的網絡模型以計算出理論最佳碼垛路徑；
8、(6)將規劃結果數據傳輸至實體碼垛機器人完成示教點更新，基于虛實體數據雙向傳輸技術以及虛實同步技術對實體機器人的運行監測，并降低碰撞風險。
9、進一步的，上述基于數字孿生的多品規碼垛機器人自主碼垛方法與系統，所述步驟(1)具體包括：
10、所述碼垛機器人作業場景孿生模型構建，采用通用模型文件直接建模與周邊模糊障礙物掃描建模結合的方式。
11、所述通用模型文件直接建模主要包括通過統一機器人描述格式(urdf)模型建模，以及標準件標準化文件建模。
12、所述urdf通過定義機器人的(尺寸參數)sp、(位置姿態參數)pp、(運動學參數)kp、(外觀參數)ap，可以很容易地獲得多自由度機器人的模型，由此來描述機器人手臂的連桿和關節及其相對位置，即可獲取與實際碼垛機器人1：1還原的孿生碼垛機器人。
13、所述標準件通常用標準化文件標準件的三維幾何模型通常用step(.stp，.step)、iges(.iges，.igs)等標準化的cad文件格式進行描述，用于在不同的設計軟件中共享幾何數據，或者很多標準件的制造商和供應商會提供具體產品的目錄和技術規范文件(如pdf格式)，其中描述了這些標準件的詳細信息(包括尺寸、材料、應用等)。
14、所述周邊模糊障礙物掃描建模可使用多種傳感器進行感知，感知其尺寸信息、位置姿態信息、運動學關系信息以及外觀信息等物理屬性信息。
15、進一步的，上述基于數字孿生的多品規碼垛機器人自主碼垛方法與系統，所述步驟(2)采集方法為socket(套接字)數據傳輸技術，進行數據的雙向傳輸，實現機器人自主碼垛過程中的數據互聯互通。
16、進一步的，上述基于數字孿生的多品規碼垛機器人自主碼垛方法，所述步驟(3)中的數據存儲方法具體包括：
17、在opcua服務器節點中添加odbc驅動，配置data?logger連接到mysql進行數據存儲。
18、進一步的，上述基于數字孿生的多品規碼垛機器人自主碼垛方法與系統，所述步驟(4)中自適應調整方法包括：從系統輸入模塊中讀取初始值獲取產品品規以及碼垛方式，初始化程序中的相應變量并計算托盤布局；驗證機器人的工具位置，如果它不在起始位置，則將工具移動到起始位置，然后執行主循環；驗證托盤和物體是否到位，若到位，則將機器人的夾爪移動到拾取接近點，并按照規劃路徑前往最終拾取點；若拾取過程中出現錯誤，則循環中止；檢查循環是否應終止，若終止，將機器人移動至起始位置。
19、進一步的，上述基于數字孿生的多品規碼垛機器人自主碼垛方法與系統，所述步驟(5)，提出一種基于深度強化學習的數字孿生訓練流程，進而利用訓練好的網絡模型以計算出理論最佳碼垛路徑。
20、進一步的，上述基于數字孿生的多品規碼垛機器人自主碼垛方法與系統，所述步驟(6)，將得到的路徑規劃仿真結果傳輸至實體機器人更新示教點，通過機器人孿生模型與實體機器人的同步運行對實體機器人進行運行監測，當機器人孿生模型檢測到碰撞時，立即反饋急停信號急停實體機器人，防止因設置失誤而發生實體機器人碰撞事件。
21、根據本專利技術的另一個方面，提供一種基于數字孿生的機械臂路徑規劃仿真分析系統：
22、(1)孿生場景構建模塊：構建碼垛機器人作業場景孿生模型，依據碼垛機器人碼垛作業產線中的產品、障礙物及周邊壞境搭建數字孿生場景；
23、(2)數據交互模塊：采用socket(套接字)數據傳輸技術進行數據的雙向傳輸，通過python對kepserverex?6中的，碼垛機器人及產線相關數據實時獲取后，在python端構建socket服務器，在unity?3d端構建socket客戶端，通過ip地址和端口號進行數據的雙向傳輸，由此實時采集碼垛機器人運行數據、產品參數、障礙物信息等現實空間中的物理實體數據，構建數據實時傳輸通道；
24、(3)數據存儲模塊：構建數據存儲層，在opcua服務器節點中添加odbc驅動，配置data?logger連接到mysql，用于儲存物理空間數據與虛擬空間數據，利用數據相應驅動現實空間與虛擬空間實體，使機器人系統具有雙向可控性；
25、(4)碼垛任務點自適應調整模塊：從系統輸入模塊中讀取初始值獲取產品品規以及碼垛方式，生成主循環，由此碼垛機器人執行主循環完成自主碼垛任務，對多種碼垛方式、多種品種、多種產品規格的規劃要求做出碼垛任務點的自適應調整；
26、(5)機器人路徑規劃強化學習模塊：利用強化學習算法對不同的碼垛任務點以及周圍障礙物環境信息在孿生平臺中進行訓練以獲得更多的訓練經驗，進而利用訓練好的網絡模型以計算出理論最佳碼垛路徑；
27、(本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.基于數字孿生的多品規碼垛機器人自主碼垛方法與系統，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的基于數字孿生的多品規碼垛機器人自主碼垛方法與系統，其特征在于，所述系統是指基于數字孿生的機械臂路徑規劃仿真分析系統，包括：
3.根據權利要求1所述的基于數字孿生的多品規碼垛機器人自主碼垛方法與系統，其特征在于，步驟(1)所述碼垛機器人作業場景孿生模型構建，采用通用模型文件直接建模與周邊模糊障礙物掃描建模結合的方式。
4.根據權利要求1所述的基于數字孿生的多品規碼垛機器人自主碼垛方法與系統，其特征在于，步驟(2)所述采集方法為Socket(套接字)數據傳輸技術，進行數據的雙向傳輸，實現機器人自主碼垛過程中的數據互聯互通。
5.根據權利要求1所述的基于數字孿生的多品規碼垛機器人自主碼垛方法與系統，其特征在于，步驟(3)所述物理空間數據包括現實空間中的機器人運行數據、產品參數、障礙物信息等物理實體數據，所述虛擬空間數據虛擬空間中的仿真分析獲得的機器人路徑點數據、運動參數等虛擬模型仿真數據。
6.根據權利要求1所述的基于數字
7.根據權利要求1所述的基于數字孿生的多品規碼垛機器人自主碼垛方法與系統，其特征在于，步驟(5)所述，提出一種基于深度強化學習的數字孿生訓練流程，進而利用訓練好的網絡模型以計算出理論最佳碼垛路徑。
8.根據權利要求6所述的基于數字孿生的多品規碼垛機器人自主碼垛方法與系統，其特征在于，基于深度強化學習的數字孿生訓練流程為碼垛機器人作業場景的孿生模型的建立、智能體初始化、虛擬環境中的交互和數據收集、深度神經網絡訓練、虛擬環境中策略更新、策略驗證與評估、物理系統中的應用與優化。
9.根據權利要求1所述的基于數字孿生的多品規碼垛機器人自主碼垛方法與系統，其特征在于，步驟(6)所述，基于實體機器人的實時運行數據驅動機器人孿生模型運行，實現機器人孿生模型與實體機器人的同步運行，同步完成碼垛作業全過程，對實體機器人進行示教點更新以及運行監測。
...【技術特征摘要】
1.基于數字孿生的多品規碼垛機器人自主碼垛方法與系統，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的基于數字孿生的多品規碼垛機器人自主碼垛方法與系統，其特征在于，所述系統是指基于數字孿生的機械臂路徑規劃仿真分析系統，包括：
3.根據權利要求1所述的基于數字孿生的多品規碼垛機器人自主碼垛方法與系統，其特征在于，步驟(1)所述碼垛機器人作業場景孿生模型構建，采用通用模型文件直接建模與周邊模糊障礙物掃描建模結合的方式。
4.根據權利要求1所述的基于數字孿生的多品規碼垛機器人自主碼垛方法與系統，其特征在于，步驟(2)所述采集方法為socket(套接字)數據傳輸技術，進行數據的雙向傳輸，實現機器人自主碼垛過程中的數據互聯互通。
5.根據權利要求1所述的基于數字孿生的多品規碼垛機器人自主碼垛方法與系統，其特征在于，步驟(3)所述物理空間數據包括現實空間中的機器人運行數據、產品參數、障礙物信息等物理實體數據，所述虛擬空間數據虛擬空間中的仿真分析獲得的機器人路徑點數據、運動參數等虛擬模型仿真數據。
6.根據權利要求1所...
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